西部重点矿区土地退化因素调查是一项基础性研究工作,为解决调查数据的存储与共享等问题,需要设计一套有效的数据库管理系统。结合已获取的煤炭矿区、金属矿山和非金属矿山土地退化因素调查数据的特点,明确了数据具有数据量大、数据比较分散、数据多种多样和数据的保密性强等特征,采用当前主流的B/S结构来满足用户的多地点办公数据上传存储需求。数据控制的后台采用J2EE主流框架SSH+Tomcat来满足用户并发量,配合Arc GIS Server和Arc Engine对地理数据进行处理。该系统可实现用户管理、数据上传下载、文档在线浏览和地理数据在线浏览等功能,能满足用户的审核和数据共享等基本需求。
基于陕西省横山县雷龙湾地区的遥感ETM+影像,分别采用最大似然法和光谱角制图分类(SAM)方法进行了该区的土地利用类型分类。其中,光谱角制图分类利用最小噪声分离(MNF)及像元纯净指数(PPI)方法提取研究区的地类终端端元,在此基础上绘制土地利用类型图。最大似然法对水体及耕地的分类精度较高,而其它地类精度稍差,沙地有较大漏分;而基于像元纯净指数的光谱角制图法分类对沙地、水体分类效果较好,对建筑用地和非建筑用地区分度较高,但林地和草地有一定混分。根据研究区反照率影像、NDVI以及湿度图像构造了一个土地退化程度指数模型,并选择一定的系数对研究区的土地退化程度进行了分类,利用GIS软件成图输出。利用光谱角制图分类的纯净像元样本进行比较分析,发现土地退化程度指数与土地利用的相关性较强,表明该方法可以较好地反映当地的土地退化程度情况。
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